Associação entre desempenho funcional e função cognitiva em mulheres na pós-menopausa: um estudo transversal
Bibliographic record
Abstract
No período de pós-menopausa, é observado tanto reduções no desempenho funcional quanto na função cognitiva. Além disto, parece haver uma associação entre essas duas variáveis. Assim, testes que avaliam o desempenho funcional, que possuem poder de predição do surgimento do declínio cognitivo de maneira eficaz, e precoce, pode ser importante ferramenta para identificar reduções no desempenho funcional e cognitivo em mulheres na pós-menopausa. O objetivo do estudo é avaliar se há associação entre desempenho funcional e função cognitiva, além de verificar se os testes velocidade de marcha de 400 metros (Vm400) e Time Up and Go (TUG) possui associação com a função cognitiva em mulheres na pós-menopausa. Foram selecionadas 128 participantes, do sexo feminino, com média de 60,8 anos. A massa e a composição corporal foram medidas pelo método de dupla emissão de raio-X por absortometria de energia (DXA), o desempenho funcional pelos testes TUG e Vm400, o desempenho cognitivo pelo teste Montreal Cognitive Assessment (MoCA) e a força foi avaliada pela contração isométrica voluntária máxima (CIVM) de membros inferiores. Foi observado associação entre desempenho funcional e função cognitiva em mulheres no período de pós menopausa de meia idade. Além disso foi encontrado que o teste TUG possui associação com a função cognitiva (Estimativa = -0,79; Erro padrão = 0,29; p=0,008). Contudo, não foiobservado associação do teste Vm400 com o declínio cognitivo (Estimativa = 3,03; Erro padrão =1,92; p=0,117) em mulheres na pós menopausa. Conclui-se que o desempenho funcional possui associação com o declínio da função cognitiva em mulheres na pós menopausa. Além disso, o teste TUG mostrou ser boa ferramenta para predizer o declínio cognitivo nessa população, o que não foi observado para o teste de Vm400.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".